1AIThe Verge
Хятадын нээлттэй AI моделүүд Кремнийн хөндийн дарамтыг нэмэгдүүлж байна
Moonshot AI болон Alibaba өндөр түвшний AI моделүүдээ илүү хямд өртгөөр санал болгохоо мэдэгдэв. Нээлттэй жинтэй моделийн өрсөлдөөн ширүүсэх нь компаниудын модель сонголт, тооцооллын зардалд шууд нөлөөлнө.
Дэлгэрэнгүй унших
Moonshot-ийн Kimi K3, Alibaba-ийн Qwen цувралын шинэчлэлүүд нь АНУ-ын тэргүүлэх моделүүдтэй чанараар өрсөлдөх зорилготой. Гол ялгарал нь зөвхөн benchmark биш: нээлттэй экосистем нь компаниудад моделио өөрийн орчинд байршуулж, тохируулан ашиглах сонголт өгдөг.
Монголын хөгжүүлэгч, байгууллагуудад энэ нь нэг нийлүүлэгчээс хамаарахгүй байх боломж гэсэн үг. Гэхдээ бодит сонголт хийхдээ монгол хэлний чанар, өгөгдлийн нууцлал, API болон серверийн нийт зардал, лицензийн нөхцөлийг өөрийн ажлын даалгавраар турших нь чухал.
2ProductsThe Verge
AliExpress ЕХ-ноос €550 саяын торгууль хүлээлээ
Европын Комисс AliExpress-ийг хууль бус, аюултай болон хуурамч барааны тархалтыг хангалттай бууруулаагүй гэж үзэн €550 саяын торгууль ногдууллаа. Энэ нь онлайн зах зээлүүдэд бүтээгдэхүүний хяналт, худалдагчийн баталгаажуулалтын дарамтыг нэмэгдүүлнэ.
Дэлгэрэнгүй унших
Комиссын дүгнэлтээр платформ аюултай тоглоом, гоо сайхны бүтээгдэхүүн зэрэг барааг илрүүлсний дараа ч долоо хоногоор үлдээсэн бөгөөд шалгалтад хангалттай хүний нөөц гаргаагүй байна. Торгуулийн хэмжээ нь ижил төрлийн зөрчилд Temu-д ногдуулсан өмнөх шийтгэлээс хоёр дахин өндөр ажээ.
ЕХ-ны Дижитал үйлчилгээний тухай хууль платформыг зөвхөн зуучлагч биш, эрсдэлээ идэвхтэй удирдах үүрэгтэй гэж үзэж буйг энэ хэрэг харууллаа. Олон улсаас захиалга хийдэг хэрэглэгчид барааны аюулгүй байдал, буцаалтын нөхцөл, худалдагчийн үнэлгээг урьд урьдынхаас нягтлах шаардлагатай хэвээр байна.
3AINVIDIA Blog
Bristol Myers Squibb эмийн судалгаанд зориулсан AI тооцооллоо өргөтгөнө
Bristol Myers Squibb NVIDIA Vera Rubin суурьтай хоёр дахь DGX SuperPOD системээ нэвтрүүлэхээр боллоо. Эмийн компаниуд AI-г судалгааны туслах туршилтаас үндсэн тооцооллын дэд бүтэц рүү шилжүүлж буй дохио энэ юм.
Дэлгэрэнгүй унших
Том хэмжээний AI кластер нь эмийн молекулын шинж чанар таамаглах, биологийн өгөгдөл боловсруулах, туршилтын дарааллыг оновчлох зэрэг ажлыг хурдасгах зорилготой. Ийм систем нь лабораторийн ажлыг орлохгүй ч аль туршилтыг түрүүлж хийхээ сонгох хугацааг багасгах боломжтой.
Эрүүл мэнд, биотехнологийн AI-д тооцооллын хүчин чадал дангаараа хангалтгүй: чанартай өгөгдөл, эмнэлзүйн баталгаажуулалт, зохицуулалтын шаардлага шийдвэрлэх үүрэгтэй. Цаашид энэ төрлийн хөрөнгө оруулалтыг эмийн шинэ нэгдэл бодитоор клиникт хүргэж буй хугацаа, амжилтын үзүүлэлтээр нь дүгнэх хэрэгтэй.